ID:66737さん

＃ プロジェクト概要
【業務】社内用画像作成作業効率化webサイトの作成

＃ チーム情報
1名/リーダー

＃開発・実装内容
【言語】
Python3.9
Javascript
【OS】
Windows
【FW/主要ライブラリ】
Flask
HTML/CSS
Bootstrap5
jQuery
Pandas
Selenium

【その他】
AWS
・ECR
・App Runner

Docker
・Docker desktop
・Docker-Compose

【担当フェーズ】
担当者へのヒアリング、基本設計、開発（コーディング）、
運用/保守
【業務内容・実装仕様】
・要求定義・要件定義
・サイト設計・Docker環境構築
・開発（コーディング）
・webサイト上で見れるようにECRにアップしてApp Runnerを使ってデプロイ
【課題・問題点】
手動で行っていたX(旧Twitter)用の複数の画像の合成作業を任意の形(N列×N行）で全て自動で行えるようしました。
スマホでも使いやすいようにレスポンシブ対応にしAppRunnnerを用いてweb上にデプロイしました。
apprunner.yamlではSeleniumの起動がうまくいかなかったため
Docker-Composeを用いてECRにDockerイメージをアップしそれを使ってデプロイしました。
結果として、画像を合成するという作業自体無くして作業の効率化することに成功しました。

＃ プロジェクト概要
【個人請負】ReactとFastapiを使ってフロントエンドとバックエンドを分けて作ったSPAサイト

＃ チーム情報
1名/リーダー

＃開発・実装内容
【言語】
Python3.9
Javascript
【OS】
Windows
【FW/主要ライブラリ】
バックエンド
Python3.9
Fastapi
PostgreSQL

フロントエンド
React.js
TailwindowCSS/daisyUI

【その他】
バックエンドサーバー
Heroku
フロントエンドサーバー
Vercel

知人の依頼を受け、ReactとFastapiを使ってフロントエンドとバックエンドを分けて作った今も
実際に運用されているサービスです。
FlaskとBootstrapでのUIUXの限界を感じ、流行りのReactとFastapiで挑戦して作成したサイトです。
https://www.7777-fourseven.com/

＃ プロジェクト概要
【業務】AWS Lambda,S3を使った画像生成REST APIの作成

＃開発・実装内容
【言語】
Python3.9

【OS】
Mac

【FW/ライブラリ】
Pillow(画像生成)
Pandas(データ加工)

【その他】
AWS
・Lambda
・S3
・API Gateway

＃ チーム情報
1名/リーダー

【担当フェーズ】
要件定義、基本設計、開発（コーディング）、テスト、実装、運用/保守
【業務内容・実装仕様】
・要求定義・要件定義
・REST API設計
・AWS Lambda環境構築
・開発（コーディング）
・運用・保守
【主な取り組み】
パチンコ屋さんのデータを使ってどこが出ているか可視化できるようにヒートマッ
プの様な形でデータを見れる画像を作成する機能を担当しました。

APIが叩かれるとAWS Lambdaで実際に画像が生成され、
作られた画像はS3上に保存されるように実装しました。
業務委託のエンジニアと連携し、どの技術を使うかの選定から設計まで
相談し、決定後AWS Lambdaの環境構築から開発まで一人で行いました。
実際にAPIリクエストで本番に近いテストも行いながらテスト環境、本番環境に分
け、リリースまで問題なく進めることができました。

＃ プロジェクト概要
【業務】新規自社WEBサイトのためのデータスクレイピング

＃ チーム情報
1名/リーダー

【言語】
Python3.9

【OS】
Mac

【FW/ライブラリ】
Pandas
Selenium
Appnium
BeautifulSoup4

【担当フェーズ】
担当者へのヒアリング、基本設計、開発（コーディング）、実装
【業務内容・実装仕様】
・各サイトのデータ取得方法の計画作成
・ネイティブアプリ含む4サイトからデータスクレイピング
・アンドロイドシュミレーター上でのRPA、データスクレイピング
・集計したデータの加工、csv出力など
【主な取り組み】
ほしいデータ取得先は動的なサイトが多かったためSeleniumを用いながらデー
タのスクレイピングを行いました。
アプリ上にしかないデータなどもあったため、アンドロイドシュミレーター上でアプ
リを起動しAppniumというライブラリを使い、こちらも検索やほしいページへの遷移先へのクリックなど動的な作業を行いながら
Android用の他言語でしたが、BS4を用いてうまくデータのスクレイピングを行いました。

＃ プロジェクト概要
記述統計を用いたレコメンド機能開発（PoC)

＃ チーム情報
1名/リーダー

【言語】
Python3.9

【OS】
Windows

【FW/ライブラリ】
Plotly
Pandas

【DB】
MySQL

＃開発・実装内容
【担当フェーズ】
担当者へのヒアリング、設計、開発（コーディング）
レポート作成、レポート結果報告
開発環境
【業務内容・実装仕様】
・DB設計・構築
・要求定義・要件定義
・データ加工・整形・出力
・棒グラフ、ヒートマップなどへのグラフ描写
・ルールベースアルゴリズムの開発(検証段階まで)
【導入結果・実績】
パチンコ店の全国1年分のデータ(約7000万レコード)を集計し、ローカル上で
SQL文で大まかなデータを抽出、pandasで詳細なデータ加工を行い、Plotlyを用
いて記述統計に基づいて平均値・分散のグラフの生成や変数間の相関関係のレ
ポートを作成しました。
また、社内の担当者とどうすればレコメンド機能が作れるかを協議した結果、機
械学習ではレコード数が足りず難しいと判断したため、ルールベースアルゴリズ
ムで作成し、明日のおすすめ店舗やお勧め機種などレコメンド機能の開発を行
いました。
結果として明日のお勧め機種では1店舗平均期待値150枚程度の
レコメンド機能の開発に成功しました。

＃ プロジェクト概要
自社運用SNS(Twitter)業務効率化・自動化プロジェクト

＃ チーム情報
1名/リーダー

＃ 開発・実装内容
【言語】
Python3.8
【OS】
Windows
【FW/ライブラリ】
Selenium
Gspread
Pandas
Pillow
BeaufifulSopu4
【その他】
GitHub
LINE Notify
Google Sheets API
Windows タスクスケジューラー
【担当フェーズ】
担当者へのヒアリング、設計、開発（コーディング）
テスト、リリース、運用・保守
【業務内容・実装仕様】
・webサイトから必要な情報のスクレイピング
・ツイートのための文章自動生成、自動画像生成
・自動ツイート機能の実装
・自動リツイート機能の実装
・LINE上への通知機能の実装
【導入結果】
社内で手動で行っていたインフルエンサー事業の一部をプログラミングを用いて
効率化、自動化しました。
結果として30人で手分けしていたツイート作業やリツイート作業の完全自動化に
も成功しました。
この実績が認められ、年1回の社内表彰式でプログラミングの成果を表彰して頂
けました。